Schweitzer Fachinformationen
Wenn es um professionelles Wissen geht, ist Schweitzer Fachinformationen wegweisend. Kunden aus Recht und Beratung sowie Unternehmen, öffentliche Verwaltungen und Bibliotheken erhalten komplette Lösungen zum Beschaffen, Verwalten und Nutzen von digitalen und gedruckten Medien.
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Harness the power of Large Language Models (LLMs) to build cutting-edge AI applications with Python and LangChain. This book provides a hands-on approach to understanding, implementing, and deploying LLM-powered solutions, equipping developers, data scientists, and AI enthusiasts with the tools to create real-world AI applications.
The journey begins with an introduction to LangChain, covering its core concepts, integration with Python, and essential components such as prompt engineering, memory management, and retrieval-augmented generation (RAG). As you progress, you'll explore advanced AI workflows, including multi-agent architectures, fine-tuning strategies, and optimization techniques to maximize LLM efficiency.
The book also takes a deep dive into practical applications of LLMs, guiding you through the development of intelligent chatbots, document retrieval systems, content generation pipelines, and AI-driven automation tools. You'll learn how to leverage APIs, integrate LLMs into web and mobile platforms, and optimize large-scale deployments while addressing key challenges such as inference latency, cost efficiency, and ethical considerations.
By the end of the book, you'll have gained a solid understanding of LLM architectures, hands-on experience with LangChain, and the expertise to build scalable AI applications that redefine human-computer interaction.
What You Will Learn
Who This Book Is For
Software engineers and Python developers interested in learning the foundations of LLMs and building advanced modern LLM applications for various tasks
Dilyan Grigorov is a software developer with a passion for Python software development, generative deep learning and machine learning, data structures, and algorithms. He is a Stanford student in the Graduate Program on Artificial Intelligence in the classes of people such as Andrew Ng, Fei-Fei Li, and Christopher Manning. He has been mentored by software engineers and AI experts from Google and Nvidia.
Dilyan is an advocate for open source and the Python language itself. He has 16 years of industry experience programming in Python and has spent five of those years researching and testing Generative AI solutions.
His passion stems from his background as an SEO specialist dealing with search engine algorithms daily. He enjoys engaging with the software community, often giving talks at local meetups and larger conferences. In his spare time, he enjoys reading books, hiking in the mountains, taking long walks, playing with his son, and playing the piano.
Chapter 1: LangChain and Python: Basics.- Chapter 2: LangChain and Python: Adanced Components.- Chapter 3: Building Advanced Applications Powered by LLMs with LangChain and Python.- Chapter 4: Deploying LLM-powered Applications.- Chapter 5: Building and Fine-tuning LLMs.
Dateiformat: PDFKopierschutz: Wasserzeichen-DRM (Digital Rights Management)
Systemvoraussetzungen:
Das Dateiformat PDF zeigt auf jeder Hardware eine Buchseite stets identisch an. Daher ist eine PDF auch für ein komplexes Layout geeignet, wie es bei Lehr- und Fachbüchern verwendet wird (Bilder, Tabellen, Spalten, Fußnoten). Bei kleinen Displays von E-Readern oder Smartphones sind PDF leider eher nervig, weil zu viel Scrollen notwendig ist. Mit Wasserzeichen-DRM wird hier ein „weicher” Kopierschutz verwendet. Daher ist technisch zwar alles möglich – sogar eine unzulässige Weitergabe. Aber an sichtbaren und unsichtbaren Stellen wird der Käufer des E-Books als Wasserzeichen hinterlegt, sodass im Falle eines Missbrauchs die Spur zurückverfolgt werden kann.
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